问题: 什么是多进程，Python 中创建简单多进程用哪个模块？

👇 点击展开/折叠 面试背诵模板（建议先背这个） 多进程是操作系统同时运行多个独立进程的并发执行方式，每个进程拥有独立的内存空间、数据副本和系统资源。Python 使用内置的 multiprocessing 模块创建多进程，该模块的 Process 类与 threading.Thread 用法高度相似，通过 start() 启动、join() 等待。多进程可绕过 GIL 限制，利用多核 CPU 实现真正的并行计算，但进程间不共享内存，通信需借助 IPC 机制（如 Queue、Pipe），创建和切换开销大于线程。
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基础创建方式（函数式与继承式）

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from multiprocessing import Process
import os, time

# 方式一：函数式（最常用）
def worker(name):
    print(f"子进程 {name}，PID: {os.getpid()}")
    time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=worker, args=("A",))
    p.start()
    p.join()
    print("主进程结束")

# 方式二：继承式（需重写 run）
class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        print(f"进程 {self.name} 执行中")

if __name__ == "__main__":
    p = MyProcess("B")
    p.start()
    p.join()

multiprocessing 核心方法速览

方法 / 属性 说明
start() 启动子进程，自动调用 run()
join([timeout]) 阻塞主进程，等待子进程结束
is_alive() 判断子进程是否存活
terminate() 强制终止子进程（慎用，可能造成资源泄漏）
pid 获取子进程的进程 ID
os.getpid() / os.getppid() 获取当前进程 PID 和父进程 PID

进程间通信（IPC）基础

进程间内存隔离，需使用 Queue 或 Pipe 进行数据交换。

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from multiprocessing import Process, Queue

def producer(q):
    q.put("数据")

def consumer(q):
    data = q.get()
    print(f"收到: {data}")

if __name__ == "__main__":
    q = Queue()
    p1 = Process(target=producer, args=(q,))
    p2 = Process(target=consumer, args=(q,))
    p1.start(); p2.start()
    p1.join(); p2.join()

多进程与多线程的选型对比（拓展）

对比维度 多进程（multiprocessing） 多线程（threading）
GIL 影响 不受影响，真正并行 受影响，CPU 密集型无法利用多核
内存 独立空间，数据隔离安全 共享空间，需加锁
通信开销 大（需序列化 / IPC） 小（直接读写共享变量）
适用场景 CPU 密集型计算 I/O 密集型任务